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19 professeurs particuliers informatique & électronique à Leudelange

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19 professeurs particuliers informatique & électronique à Leudelange

Professeur fiable: Je propose des cours de programmation basés sur différents langage de programmation. Ma méthode d'enseignement repose sur une approche pratique et accessible à tous. J'illustre les concepts complexes par des exemples concrets et les rends compréhensibles grâce à une vulgarisation efficace. En effet, l'informatique, comme de nombreuses disciplines, nécessite une pratique régulière combinée à une base théorique solide pour être véritablement maîtrisée. En tant que développeur expérimenté, je suis actif dans divers domaines tels que le développement web, l'administration système et la programmation dans son ensemble. J'ai acquis cette expertise grâce à des projets personnels et professionnels variés. De plus, je partage mes connaissances à travers un blog où j'enseigne des notions liées au développement informatique lorsque l'inspiration me vient. C'est avec maintenant plus de quatre ans d'expérience dans le domaine de l'enseignement que j'ai la chance de pouvoir former des élèves sur un domaine qui me passione. Que vous soyez en reconversion professionnel, étudiant ou que vous souhaitez avec ce petit plus sur votre CV, je sais m'adapter à tous les profils en mettant en place dès la première séance un programme adapté aux besoins. D'après Yann, étudiant en informatique : "Travail de qualité, Rached est éloquent et pédagogue ! Je le recommande fortement." D'après Miriam, professionnel en reconversion dans le domaine du développement web : "Rached est très pédagogue et explique très bien ! J'ai fais quelques cours de javascript avec lui. Je recommande vivement ! :)" Enseignement : Langage de programmation : Python, Java, JavaScript, PHP, C# Base de données : Langage SQL, Azure, Oracle Outils du web : HTML, CSS, Vue, Angular Infrastructure : Linux, Docker
Programmation informatique · Développement de site web (internet) · Informatique
Professeur fiable: Bonjour, Je suis un professeur expérimenté en machine learning avec une expertise de 5 ans dans l'enseignement de cette discipline à tous les niveaux. Mon expertise en utilisant Python et R me permet d'enseigner différents algorithmes de machine learning tels que les réseaux de neurones, les arbres de décision et les algorithmes de clustering. Je suis également expérimenté dans l'utilisation de bibliothèques Python et R populaires telles que TensorFlow, Keras, Scikit-learn et ggplot2. En plus de mes compétences en matière de machine learning, je suis capable d'aider les étudiants à lire et à comprendre des articles de recherche pour leurs exposés, ainsi qu'à travailler sur des projets en Python et R. Mon engagement envers l'apprentissage automatique est passionné et j'aime partager mes connaissances avec mes étudiants. Si vous êtes intéressé par mes services de professeur de machine learning pour tous les niveaux, n'hésitez pas à me contacter. En plus de mes compétences en machine learning, je suis également en mesure de vous aider en mathématiques, en statistiques et en rédaction de mémoires. Je suis disponible pour enseigner les sujets suivants: 1.Python ou R 2.Exploration des données 3.Machinea learning 3.1. Intro ML 3.2. Linear Model -> Linear Models for Regression and Classification 3.3. Kernel -> Kernelization 3.4. Model selection 3.5. Ensemble model, -> Bagging / RandomForest, Boosting (XGBoost,LightGBM,...) , Stacking 3.6. Data préprocessing -> Data preprocessing -> Pipelines: choose the right preprocessing steps and models in your pipeline -> Cross-validation 3.7. Neural Networks -> Neural architectures -> Training neural nets: Forward pass: Tensor operations and Backward pass: Backpropagation -> Neural network design: Activation functions, weight initialization and Optimizers -> Neural networks in practice: Model selection, Early stopping, Memorization capacity and information bottleneck, L1/L2 regularization, Dropout, Batch normalization 3.8. Convolutional Neural Networks -> Image convolution -> Convolutional neural networks ->Data augmentation -> Model interpretation -> Using pre-trained networks (transfer learning) 3.9. Neural Networks for text -> Bag of words representations, Word embeddings, Word2Vec, FastText, GloVe
Maths · Statistiques · Informatique
Modélisation informatique · Logiciels de cao (cad) · Aménagement d'intérieur (design)
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